接著前一篇的介紹，我們可以發現，如果我們要使用index，會需要幾個步驟

1. 透過條件比較來找尋index的位置
2. 抓取原來資料表的資料

在原文中，提到的是三個步驟，但因為他有介紹B+樹的內容，所以會有三步
(1) the tree traversal; (2) following the leaf node chain; (3) fetching the table data.

所以可以發現，如果要讓query變快，可以透過下面幾個方法

1. 對有建立index的欄位建立搜尋條件，並且使用相等(number = "0908070605)或是從字首開始的模糊搜尋(number like "0908%")
   為什麼這樣會變快呢？
   在先前的索引中有提到，這個索引的使用方式是用類似電話簿的方式下去搜尋的，而且是由前往後，由小到大的排序
   因此如果想有效的利用這個電話簿，不外乎就是需要從頭開始比內容，才有辦法快速找到內容
   比如這個index

因為他有依照由前往後，由小到大的排序，所以如果我們希望找到"0912"開頭的，很容易就可以找到
但如果這時候我們想找"555"結尾的，這個index就會派不上用場，只能從頭找到最後一筆，就會很沒有效率

也可以參考官方的例子，附上連結
https://use-the-index-luke.com/sql/where-clause/searching-for-ranges/like-performance-tuning#fig-like

2. Partial Indexes

在index的建立中，除了可以針對一個欄位全部做index，也可以針對特定條件做index
比如說，我的index條件可以設定為，在近三個月內創建的資料建立index（現在是2024/09/12）

那這時候，你的index就會變的很小，從原本要找9筆資料，變成

就瞬間剩下兩筆資料
這種情境的適用場景很多，比如訂單系統希望可以把代出貨的資料特別建立index，因為這些資料最常被搜尋

Ref:
https://use-the-index-luke.com/sql/where-clause